reklama - zainteresowany?

Generatywne g - Helion

Generatywne g
ebook
Autor: David Foster
ISBN: 9788375415490
stron: 440, Format: ebook
Data wydania: 2024-10-10
Księgarnia: Helion

Cena książki: 88,83 zł (poprzednio: 98,70 zł)
Oszczędzasz: 10% (-9,87 zł)

Dodaj do koszyka Generatywne g

Tagi: Sztuczna inteligencja | Uczenie maszynowe

Generatywna sztuczna inteligencja (AI) jest dzi

Dodaj do koszyka Generatywne g

 

Osoby które kupowały "Generatywne g", wybierały także:

  • Sztuczna inteligencja w Azure. Kurs video. Uczenie maszynowe i Azure Machine Learning Service
  • Web scraping w Data Science. Kurs video. Uczenie maszynowe i architektura splotowych sieci neuronowych
  • Sztuczna inteligencja w Azure. Kurs video. Us
  • AI w praktyce. Kurs video. Narz
  • Uczenie g

Dodaj do koszyka Generatywne g

Spis treści

Generatywne głębokie uczenie, wyd. II. Uczenie maszyn, jak malować, pisać, komponować i grać eBook -- spis treści

  • Dla Aliny, najukochaÅ„szego wektora szumu spoÅ›ród wszystkich.
  • Modelowanie generatywne
    • Czym jest modelowanie generatywne?
    • Nasz pierwszy model generatywny
    • Baza kodu dla generatywnego gÅ‚Ä™bokiego uczenia
    • Podsumowanie
  • Uczenie gÅ‚Ä™bokie
    • Dane dla uczenia gÅ‚Ä™bokiego
    • GÅ‚Ä™bokie sieci neuronowe
    • Perceptron wielowarstwowy (MLP)
    • Splotowa sieć neuronowa (CNN)
  • Autokodery wariacyjne
    • Autokodery
    • Autokodery wariacyjne
    • Eksploracja przestrzeni ukrytej
  • Generatywne sieci antagonistyczne
    • Wprowadzenie
    • GÅ‚Ä™boka splotowa sieć GAN (DCGAN)
    • GAN Wassersteina z karÄ… gradientowÄ… (WGAN-GP)
    • Warunkowa GAN (CGAN)
    • Podsumowanie
  • Modele autoregresyjne
    • Wprowadzenie
    • Sieć z dÅ‚ugÄ… pamiÄ™ciÄ… krótkotrwaÅ‚Ä… (LSTM)
    • Rozszerzenia rekurencyjnej sieci neuronowej (RNN)
    • PixelCNN
    • Podsumowanie
  • Modele przepÅ‚ywów normalizujÄ…cych
    • Wprowadzenie
    • PrzepÅ‚ywy normalizujÄ…ce
    • RealNVP
    • Inne modele przepÅ‚ywu normalizujÄ…cego
    • Podsumowanie
  • Modele oparte o energiÄ™
    • Wprowadzenie
    • Modele oparte o energiÄ™
    • Podsumowanie
  • Modele dyfuzji
    • Wprowadzenie
    • OdszumiajÄ…ce modele dyfuzji (DDM)
    • Podsumowanie
  • Transformery
    • Wprowadzenie
    • GPT
    • Inny transformer
    • Podsumowanie
  • Zaawansowane GAN
    • Wprowadzenie
    • ProGAN
    • StyleGAN
    • StyleGAN2
    • Inne ważne odmiany GAN
    • Podsumowanie
  • Generowanie muzyki
    • Wprowadzenie
    • Transformery do generowania muzyki
    • MuseGAN
    • Podsumowanie
  • Modele Å›wiatowe
    • Wprowadzenie
    • Uczenie przez wzmacnianie
    • Ogólne spojrzenie na model Å›wiatowy
    • Zbieranie losowo zbieranych danych
    • Szkolenie VAE
    • Zbieranie danych do wyszkolenia MDN-RNN
    • Szkolenie MDN-RNN
    • Szkolenie sterownika
    • Szkolenie In-Dream
    • Podsumowanie
  • Modele multimodalne
    • Wprowadzenie
    • DALL.E 2
    • Imagen
    • Stable Diffusion
    • Flamingo
    • Podsumowanie
  • Wnioski
    • OÅ› czasu generatywnej sztucznej inteligencji
    • Obecny stan generatywnej sztucznej inteligencji
    • PrzyszÅ‚ość generatywnej sztucznej inteligencji
    • KoÅ„cowe przemyÅ›lenia

Dodaj do koszyka Generatywne g

Code, Publish & WebDesing by CATALIST.com.pl



(c) 2005-2024 CATALIST agencja interaktywna, znaki firmowe należą do wydawnictwa Helion S.A.